The Telehealth Satisfaction Scale: Reliability, Validity, and Satisfaction with Telehealth in a Rural Memory Clinic Population
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patient satisfaction is a key aspect of quality of care and can inform continuous quality improvement. Of the few studies that have reported on patient satisfaction with telehealth in programs aimed at individuals with memory problems, none has reported on the psychometric properties of the user satisfaction scales used. MATERIALS AND METHODS: We evaluated the construct validity and internal consistency reliability of the Telehealth Satisfaction Scale (TeSS), a 10-item scale adapted for use in a rural and remote memory clinic (RRMC). The RRMC is a one-stop interprofessional clinic for rural and remote seniors with suspected dementia, located in a tertiary-care hospital. Telehealth videoconferencing is used for preclinic assessment and for follow-up. Patients and caregivers completed the TeSS after each telehealth appointment. With data from 223 patients, exploratory factor analysis was conducted using the principal components analysis extraction method. RESULTS: The eigenvalue for the first factor (5.2) was greater than 1 and much larger than the second eigenvalue (0.92), supporting a one-factor solution that was confirmed by the scree plot. The total variance explained by factor 1 was 52.1%. Factor loadings (range, 0.54-0.84) were above recommended cutoffs. The TeSS items demonstrated high internal consistency reliability (Cronbach's alpha=0.90). Satisfaction scores on the TeSS items ranged from 3.43 to 3.72 on a 4-point Likert scale, indicating high satisfaction with telehealth. CONCLUSIONS: The study findings demonstrate high user satisfaction with telehealth in a rural memory clinic and the sound psychometric properties of the TeSS in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».